根据计算方法，模型标签可以分为规则类、算法类和综合应用类模型标签。下面选项正确的是？

A.    模型标签无法处理数据不完善的用户信息，因为它们严重依赖于数据的完整性。

B.    模型标签只能用于金融行业，特别是用于信用评分和收入等级的预测。

C.    综合应用类模型标签仅使用机器学习或深度学习算法来补充不完整的用户数据。

D.    规则类模型标签通常用于场景较单一的情况，并且可以基于用户行为数据，如RFM模型数据，来划分用户级别。
参考答案： D
解析：模型标签是根据业务需求建立的算法模型，用于从基础和统计标签中加工出来的标签。它们可以通过简单的SQL分支语句实现，或者采用更复杂的机器学习和深度学习算法。模型标签主要应用于用户潜在需求发现、消费偏好分析、用户风险评分和业务营销拓展等场景。根据计算方法，模型标签可以分为规则类、算法类和综合应用类模型标签。规则类模型标签适用于单一场景，而综合应用类模型标签在用户数据不完善时特别有用。